Life course behavioural risk factors of head and neck cancers: A Bayesian approach
Notice bibliographique
Résumé
Contexte: Des décennies de recherche ont permis d'identifier les principaux facteurs de risque des cancers de la tête et du cou (CTC). Les habitudes de consommation de tabac et d'alcool expliquent une part importante de l'incidence mondiale de cette maladie. Au cours des dernières années, l'infection orale par le papillomavirus humain (VPH) a été identifiée comme un facteur de risque principalement pour les cancers de l'oropharynx (un sous-groupe de CTC).Cependant, plusieurs questions importantes demeurent sans réponse : i) le tabagisme à tous les âges présente-t-il le même risque de développer des CTC ? ii) le fait de fumer après une infection orale au VPH influence-t-il le risque d'un individu ? iii) Quelle est la durée de latence du tabagisme pour les CTC ? Ces questions portent sur le moment de l'exposition et le temps écoulé entre l'exposition et la maladie.L'approche du parcours de vie en épidémiologie peut fournir un cadre conceptuel pour répondre aux questions ci-dessus. Objectif: L'objectif global de ce projet de doctorat est de comparer des modèles de facteurs de risque comportementaux de l'approche du parcours de vie dans deux pays ayant des conditions socioculturelles et un développement économique différents.Méthodes: Nous avons utilisé les données de l'étude HeNCe Life, une étude cas-témoins en milieu hospitalier réalisée au Canada et en Inde en utilisant des protocoles similaires. Les cas étaient des sujets nouvellement diagnostiqués avec des carcinomes épidermoïdes primaires de la bouche, du pharynx et du larynx aux stades I à IV recrutés dans divers hôpitaux. Les sujets témoins étaient des patients non cancéreux sélectionnés dans diverses cliniques externes dans un hôpital situé dans la même zone de couverture que les cas et appariés aux cas en fonction de l'âge et du sexe. Des informations sur le parcours de vie pour un large éventail de facteurs de risque ont été recueillies grâce à des questionnaires structurés et à l'aide d'une grille de vie.Nous avons estimé et comparé la trajectoire de vie moyenne des habitudes de tabagisme et de chique du bétel dans deux pays (Manuscrit I). Motivés par la complexité des données, nous avons développé le modèle bayésien d'exposition pertinente au cours de la vie (Bayesian relevant life course exposure model; BRLM) pour étudier des hypothèses selon l'approche du parcours de vie avec des expositions continues (Manuscrit II). En utilisant le BRLM, nous avons identifié les hypothèses de parcours de vie qui décrivent le mieux l'association entre le tabagisme et les cancers buccaux négatifs pour le VPH dans deux pays (Manuscrit III). Nous avons également estimé la fonction de latence du tabagisme en ce qui a trait au risque de CTC positif et négatif au VPH (Manuscrit 4).Résultats: Les trajectoires moyennes du parcours de vie des habitudes de tabagisme dans deux pays ont montré des tendances similaires avec une forme de bosse. Les cas de CTC présentaient une intensité de tabagisme plus élevée que les témoins, pendant la majeure partie de leur vie, dans les deux pays.Le BRLM a identifié l'hypothèse « vraie » du parcours de vie dans toutes les combinaisons d'hypothèses et de tailles d'échantillons testées dans l'étude de simulation. La période avant et jusqu'à l'âge de 20 ans a été identifiée comme une période sensible pour la chique du bétel associée à un risque accru de développer un cancer buccal plus tard dans la vie.Les résultats du manuscrit III suggèrent une période de vie sensible plus tardive pour le tabagisme en relation avec le risque de CTC négatif au VPH à la fois au Canada et en Inde.Enfin, les résultats du manuscrit IV suggèrent une interaction temporelle entre l'infection par le VPH et le tabagisme par rapport au risque de CTC au Canada.Conclusion: Des périodes sensibles existent pour les facteurs de risque comportementaux en ce qui concerne le risque de développer un CTC plus tard dans la vie.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».